与发达国家企业普遍走过了机械化、电气化和自动化的串联式道路所不同，我国企业1.0、2.0、3.0的发展阶段并存，不同行业、不同企业智能制造的实施基础存在较大差异，重点行业的差异化智能制造推进路径也不同。
实施基础差异较大
——打造以智能装备、网络互联与数据集成为核心的智能工厂
以石化、钢铁为代表的原材料行业，自动化、数字化信息化建设起步较早，发展程度较高，智能制造实施主要以工厂内外各环节数据打通及应用为重点，实现生产管控一体化、供应链协同与能耗优化。在生产管控一体化方面，九江石化的智能工厂建设，在生产现场通过4G无线网络、防爆智能终端实现装置数据的采集传输，大幅提升生产管理与装置优化水平。在供应链协同方面，东岳化工通过对物流、能流、安全、资产的全流程监控与数据集成，建立数据采集和管控系统，实现从响应式制造到预测制造的智能供应链转变。在能耗优化方面，鲁西化工以“互联网+化肥”方式改造传统化肥生产，通过建立数据采集和监控系统，并与控制系统有机结合，实现重点污染物排放监控的全覆盖，吨合成氨综合能耗大幅下降。
——推进面向高价值产品的智能设计、协同制造和远程运维
航空、汽车、船舶、工程机械等高端装备行业，具有资金技术密集、产品附加值高的特点，企业生产过程普遍建立了良好的自动化、数字化基础，智能制造实施主要需求在于结合数字化、网络化技术，推进虚拟设计、协同制造和远程运维。在数字化设计方面，中国商飞建设三维PDM数据管理系统，应用数字化三维设计与工艺技术，实现产品数据流打通“设计-分析-工艺-制造”环节，大幅缩短研制周期。在网络协同制造方面，长安汽车搭建全球协同研发平台，推动基于同一模型与数据源的协同设计，实现了24小时不间断协同开发。在远程运维服务方面，三一重工依托工程机械服务平台为客户提供故障诊断、性能优化托管等智能服务，产品市场占有率整体提高5%，服务营收占比提高28%。
——探索用户需求导向的个性化定制
家电、服装、家具、汽车等消费品行业，具有显著的订单拉动式生产特点，企业积极拓展个性化定制模式。在服装行业，报喜鸟公司开发西服私享定制云平台与大数据平台，对用户个性化需求特征的挖掘和分析，实现“一人一版、一衣一款”的西装自主设计与定制生产。在家电行业，海尔集团打造“互联工厂”，前端打造“众创汇”的用户交互平台，终端依托沈阳、郑州、佛山和青岛四个互联工厂，后端依托“海达源”模块商资源平台，实现冰箱、空调等产品的定制化生产。
——强化以局部环节自动化、数字化改造为突破点的生产智能管控
以信息通信、光学元器件可穿戴设备等为代表电子行业，在检测、装配、物流环节普遍存在较大的自动化和数字化短板，企业智能制造实施主要以局部环节改造为切入口，逐步提升生产的数据采集与利用能力，提高生产效率和产品质量。在质量检测方面，中兴无线基站产品智能工厂，通过工业机器人、自动化检测设备的综合集成，突破模块化电源检测的自动化瓶颈，单条检测线减少12个人工需求，检测作业效率提升33%。在产线控制优化方面，华星光电子在自动化及传送设备基础上，对设备运行数据、原材料数据、生产过程数据进行综合集成，大幅提升生产效率。在智慧物流方面，歌尔声学依托基于射频识别技术（RFID）的智能物流管理系统和立体仓库，实现物料精准配送，大幅提升物流仓储效率。
——探索中小企业低成本推进智能制造的路径
受制于资金、技术和人才，中小企业低成本实施智能制造是现实选择。在硬件方面，中小企业通过对单点旧设备进行升级改造、智能设备以租代买等方式节省成本。山东威达机械充分利用原有旧设备，改造升级PLC系统、线轨等关键部分，并入新系统组成智能制造生产线，节省50%投资成本。在软件方面，中小企业可通过“按需付费、按次付费”取代“成套购买”的方式，降低使用门槛。
统一推进存在挑战
——行业间、企业间发展基础参差不齐，统一推进智能制造实施存在挑战
航空、电子、汽车、石化、钢铁等行业信息化建设起步早，基础好，先进企业自动化率基本达到80%，数据自动采集率达到90%；相比之下，纺织、建材等行业企业规模偏小，行业平均自动化普及率仅能达到60%。
——核心技术装备、关键共性/行业标准的自主化进程相对缓慢
以智能制造核心技术装备为例，国内机床、机器人企业在高端市场处于劣势，80%的高端机床依赖进口，ABB等国际工业机器人四大家族占我国机器人本体市场的50%以上，减速器、伺服电机、敏感芯片、外围芯片等关键核心元器件均由国际企业主导垄断。
——缺少跨界领军企业，生态体系竞争力薄弱
目前，我国缺乏一批类似GE、西门子的跨界巨头企业和系统集成商，尚未形成具有竞争力的智能制造生态体系。例如，我国沈阳机床厂研发网联装备i5数控机床，以智能云科平台为载体构建行业用户与供应商生态圈，目前虽有600多家制造商入驻，但影响力和竞争力仍然无法与覆盖140多个国家的德玛吉等国际机床巨头相比。
——对数据的集成和综合利用不足，智能化水平受限
随着智能制造的深入推进，企业逐渐暴露出数据集成和综合利用能力不足的短板，难以将采集到的生产数据转化为对生产经营决策的支撑，制约了智能化水平的进一步提升。
差异化路径助应用推广
围绕不同行业的不同基础与需求，分类施策，鼓励企业探索差异化智能制造实施路径。基于不同行业和不同企业的生产特点、实际需求与基础能力等级，结合试点示范企业智能制造实施经验，加快建设具有操作性行业性智能制造实施指南，加快智能制造应用推广。
加快平台类产品的研发，突破重点行业场景下的数据智能应用瓶颈。围绕智能制造发展的共性技术要素，以企业应用为牵引，加快产学研用联合创新，推动面向数据集成分析的平台类产品研发应用，着重开发面向各类优化场景的模型算法，提升工业企业智能化应用能力。
着力推动中小企业自动化改造和信息化升级，针对中小企业资金、技术、人才力量有限，鼓励并推广面向关键工序的自动化改造和信息化升级，积极探索中小企业的低成本智能制造实施路径，激发中小企业积极性。
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